openclass: PYTHON EN EL ANÁLISIS DEPORTIVO: ¿REQUISITO O RECOMENDACIÓN?

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⚽️ Miguel A. Del Barrio, Director de Programas en Sports Data Campus.

⚽️ Lucas Bracamonte, CTO Gloouds y Director Académico en los Másters de Sports Data Campus.

⚽️ Mateo Muñoz, Analista Divisiones Juveniles River Plate.

⚽️ Miguel Angel Hernandez, Análisis de rivales en Ball&Stats.

⚽️ Alberto Alarcón, Análisis de rivales Federación Panameña de Futbol.

⚽️ Raimundo Oyarce, Ciencia de Datos Aztec DH.

⚽️ Sergio Lancheros, Proyecto Analista Depto Físico Real Sporting de Gijón.

Python es fundamental en el análisis deportivo por su versatilidad y accesibilidad. Herramientas como Pandas, NumPy y Matplotlib permiten a los analistas manejar grandes volúmenes de datos, realizar cálculos complejos y visualizar los resultados eficientemente. Esta eficacia es crucial en un campo donde la rapidez y la precisión son esenciales para optimizar estrategias y predecir resultados deportivos.

La robusta comunidad de Python en ciencia de datos asegura un flujo constante de recursos y herramientas innovadoras, apoyando así la mejora continua en el análisis deportivo. Profesionales y científicos de datos utilizan Python para explorar y compartir nuevas técnicas y estrategias, haciendo de Python una herramienta indispensable en el deporte.

Nuestra próxima OpenClasss destacará cómo estos profesionales utilizan Python en sus análisis diarios y compartirán experiencias prácticas que resaltan su aplicación directa en el deporte. Esta sesión no solo es una oportunidad para aprender sobre Python sino también para entender cómo su uso está moldeando el futuro del análisis deportivo.